2020年3月20号华为开发者大会HDC.Cloud上，华为网络人工智能NAIE将线上介绍无线接入网毛病智能剖析的具体计划细节以及经历，欢迎咱们重视大众号【网络人工智能园地】，点击菜单【HDC】，接入咱们的直播和专家线上讨论沟通！
一、毛病对运维工程师的“DDOS进犯”
运营商的网络越来越巨大、杂乱。
网络中包括许多的、不同功用、不同事务域、不同厂商、不同类型的设备。各运营商网络的组网协议、拓扑形状也不一样，且各设备数据格式、传输协议、对网络情况的呼应也不共同。
受上述种种要素的影响，运营商网络的运维益发困难。在网络施行、事务编列、可用性确保、安全确保等这些运维事项中，毛病处理是中心、是确保网络事务继续可用很重要的一环，一起也是其间最扎手的作业。
图1、无线接入网示意图
无线接入网场景是毛病处理的重中之重，其处理本钱乃至占到整个运营商网络保护本钱的95%左右。图1为一个典型的无线接入网简略示意图。在该网络中，一般有三个事务域的设备：动力环境域（动环）、无线域、接入传输域。
接入传输域常见的网络结构如下图中绿色标号所示：1、接入环；2、耳朵环；3、会聚环。机房中电机、电池等动力设备给机房中基站、传输设备供电；基站经过一跳跳的传输设备回传数据到中心网（如图中赤色曲线箭头所示）。
无线接入网中毛病有如下三个特色：
1.告警量十分大。网络发作毛病时，毛病网元及相邻、有事务相关的其他网元会发作许多的告警上报至网管。图2展现了当机房发作停电毛病时，网管收到的许多告警。据国内某运营商一局点核算，其无线接入网中网管收到的原始告警一天在3千万左右。
2. 毛病随发作方位、网络拓扑不同而影响规模、发作现象不同。相同一个传输网元单板毛病，其在接入环仍是会聚环会对应不同的影响规模。此外，相关网元是否有备用事务途径也决议其受影响不一样。
3. 毛病具有突发性，相关处理人员压力较大。一旦发作毛病，运营商期望能够快速康复、不影响事务。
因而，运维工程师只是依据网管搜集的告警来直接剖析、处理毛病十分困难。当网络中发作若干个毛病时，工程师能依据其经历去剖析、定位并处理。但是现网一直在发作毛病，从各设备来的告警源源不断地抵达归纳网管。过不了一瞬间，工程师就看不下去、“拒绝服务”了。典型的“DDOS进犯”套路！
图2 、机房停电毛病时，或许发作的告警
面临这样的窘境，华为网络人工智能NAIE团队测验用人工智能技能处理网络运维工程师的困难。
思路是当网络中发作毛病后，AI服务依据实时的事情流（如告警、KPI反常事情、日志反常事情等）、拓扑数据，快速地聚合毛病相关信息，精确地定界定位毛病根因、辨认影响，给出毛病剖析成果及修正主张。
二、思路改动：面向告警->面向毛病
毛病处理不是新课题。运维工程师实践处理毛病时也不直接面临全量告警。现有的做法一般有两类：
1）白名单过滤，只看重要告警；
2) 依据告警紧缩规矩紧缩，灵敏过滤出现重要告警。
这两种做法本质上仍是看告警，并且是过滤后碎片化的告警。如前所述，一个毛病对应多种告警。跟着拓扑、方位不同，毛病还能发作不同的影响。那么过滤后的告警，究竟是归于同一个毛病仍是多个呢？是原因仍是现象呢？工程师仍是得凭仗自己丰厚的经历、依据片段信息来判别。这类做法是治标，如井蛙之见，唯资深运维专家可“猜”一斑。
图3、依据毛病处理毛病
何为治本？依据搜集的信息，去复原毛病原本的面貌。
如图3所示，华为网络人工智能NAIE辨认毛病、出现其原因、影响规模，让工程师按图索骥：依据毛病自身来修正毛病。即，咱们不再以告警“紧缩率”为方针，而是以工程师快捷、精确地定位、修正毛病为方针。让工程师从面向告警改动为面向毛病，力求毛病处理不重复、不讹夺、不“费事”！
三、从事务动身建模，匹配落地适宜算法
治本的设想很好，实践怎样来完成呢？
咱们在实践进程中总结有两个要害点：其一，必定要从事务问题自身动身去笼统、建模，屏蔽不同局点、不同组网等对算法计划带来的影响；其二，拟定共同的处理范式，匹配落地适宜算法。
算法是东西，实践事务问题才是着手点。各运营商网络的不同（设备、协议、组网、厂商等）和杂乱性就注定其毛病剖析较困难。咱们要从事务动身去笼统，屏蔽不同，抽取算法需求。例如，告警到达网管无序、毛病继续时长不定（随类型、方位、拓扑而不同），那咱们该动态猜测毛病时长，确保毛病信息聚合精确。例如，有的局点拓扑成环、有的为树形，那咱们的算法不该嵌入具体拓扑形状信息，而应适用不同拓扑形状。例如有的局点有独立的动环体系、有的则无，那咱们为每个机房都虚拟一个动环网元，确保后续处理共同。只要当咱们把这些不同屏蔽好，咱们的算法计划才是通用的。
图4 、毛病智能剖析处理范式
依据上述笼统后的事务问题，咱们界说了一套处理范式，如图4所示。毛病智能剖析进程含4个首要过程：
1.去噪：开始的信息过滤。例如施工区域告警屏蔽、震动、闪断告警辨认过滤等。
2.毛病聚合：对实时、许多、乱序的流式数据做处理，聚合一个个毛病相关的数据，以便下步剖析。
3.辨认定位：辨认毛病规模、定位根因网元以及根因告警。
4.确诊：确诊毛病品种，并给出修正主张。
其间要害过程在于毛病聚合以及辨认定位。聚合要依据拓扑、时刻等信息将一个毛病或许相关的事情数据打包在一起，其精确性是后续辨认定位精确的根底。因为网络推迟等要素，聚合还要能忍受必定的时刻不精确以及乱序问题。这其间触及一些聚类、拓扑图查找、流式数据处理等算法。辨认定位能够当作分类问题来处理。即，其间猜测聚合的数据中哪个网元、哪个告警是根因。但是许多客户并不喜爱这种黑盒处理的方法，且无标示杰出的样本数据。此刻，依据毛病传达图的白盒化毛病剖析则更适宜。上述4步，每步都能够有若干算法能够测验。在实践的毛病剖析项目中，咱们该依据实践需求落地适宜算法，一味的寻求某种技能往往拔苗助长。
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编 辑：孙秀杰